玄姐：阿里基于 Spring AI 发布新版本

—1—Spring AI 是什么？

据 Spring AI 官网描述，该项目的灵感来自著名的 Python 项目，如 LangChain 和 LlamaIndex，但 Spring AI 并不是这些项目的直接复制。Spring AI 相信下一波 Generative AI 生成式应用程序将不仅面向 Python 开发人员，而且将在许多编程语言中无处不在。

Spring AI 是一个 AI 工程师的应用框架，它提供了一个友好的 API 和开发 AI 应用的抽象，旨在简化 AI 大模型应用的开发工作。

Spring AI 吸取了知名 Python 项目的精髓，比如：LangChain 和 LlamaIndex。Spring AI 是基于这样一个理念创立的：未来的 AI 大模型应用将不仅限于 Python 开发者，而且会普及到多种编程语言中。Spring AI 的核心是提供了开发 AI 大模型应用所需的基本抽象模型，这些抽象拥有多种实现方式，使得开发者可以用很少的代码改动就能实现组件的轻松替换。

Spring AI 主要功能特性如下：

第一、对主流 AI 大模型供应商提供了支持，比如：OpenAI、Microsoft、Amazon、Google HuggingFace、Ollama、MistralAI 支持，目前对国内大模型支持还不友好。

第二、支持 AI 大模型类型包括：聊天、文本到图像、文本到声音，比如：OpenAI with DALL-E、StabilityAI 等。

第三、支持主流的 Embedding Model 和向量数据库，比如：Azure Vector Search、Chroma、Milvus、Neo4j、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Redis 等。

第四、把 AI 大模型输出映射到简单的 Java 对象（POJOs）上。

第五、支持了函数调用（Function calling）功能。

第六、为数据工程提供 ETL（数据抽取、转换和加载）框架。

第七、支持 Spring Boot 自动配置和快速启动，便于运行 AI 模型和管理向量库。

当前，Spring AI 最新版本为 0.8.1，具体使用也比较简单，符合 Java 开发者的开发习惯。

更详细的特性在这里：https://spring.io/projects/spring-ai

Spring AI 的核心是提供抽象，作为开发 Java AI 应用程序的基础，提供以下功能：

Spring AI 的核心理念在于为 Java AI 应用程序开发提供了一套基础抽象。其主要功能包括：

提供广泛的接口能力，以便与业界主流的大型模型服务进行对接；
支持灵活的提示模板（Prompt Template）和模型输出解析（Output Parsing）功能；
拥有多模态生成式AI能力，涵盖对话系统、文本生成图像、文本生成语音等多种应用；
供应一套通用且可移植的API，便于访问各类模型服务和嵌入服务，支持同步调用和流式调用，同时允许传递特定模型的定制参数；
嵌入支持RAG（Retrieval-Augmented Generation）功能的基础组件，包括文档加载器（DocumentLoader）、文本分割器（TextSplitter）、嵌入客户端（EmbeddingClient）、向量存储（VectorStore）等；
支持AI Spring Boot Starter，实现自动配置和装配。

2—Spring AI 应用开发案例

接下来我们来看3个具体的开发案例，Spring AI 最新版本为 0.8.1，具体使用也比较简单，符合 Java 开发者的开发习惯。

案例一：基于大模型的对话应用开发

package org.springframework.ai.openai.samples.helloworld.simple;import org.springframework.ai.chat.ChatClient;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.Map;@RestControllerpublic class SimpleAiController {  private final ChatClient chatClient;  @Autowired  public SimpleAiController(ChatClient chatClient) {    this.chatClient = chatClient;  }  @GetMapping("/ai/simple")  public Map<String, String> completion(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {    return Map.of("generation", chatClient.call(message));  }}

案例二：RAG 检索增强应用开发

package org.springframework.samples.ai.azure.openai.rag;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.ai.client.AiClient;import org.springframework.ai.client.AiResponse;import org.springframework.ai.client.Generation;import org.springframework.ai.document.Document;import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingClient;import org.springframework.ai.loader.impl.JsonLoader;import org.springframework.ai.prompt.Prompt;import org.springframework.ai.prompt.SystemPromptTemplate;import org.springframework.ai.prompt.messages.Message;import org.springframework.ai.prompt.messages.UserMessage;import org.springframework.ai.retriever.impl.VectorStoreRetriever;import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;import org.springframework.ai.vectorstore.impl.InMemoryVectorStore;import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.springframework.core.io.Resource;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.stream.Collectors;public class RagService {    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RagService.class);    @Value("classpath:/data/bikes.json")    private Resource bikesResource;    @Value("classpath:/prompts/system-qa.st")    private Resource systemBikePrompt;    private final AiClient aiClient;    private final EmbeddingClient embeddingClient;    public RagService(AiClient aiClient, EmbeddingClient embeddingClient) {        this.aiClient = aiClient;        this.embeddingClient = embeddingClient;    }    public Generation retrieve(String message) {        // Step 1 - Load JSON document as Documents        logger.info("Loading JSON as Documents");        JsonLoader jsonLoader = new JsonLoader(bikesResource,                "name", "price", "shortDescription", "description");        List<Document> documents = jsonLoader.load();        logger.info("Loading JSON as Documents");        // Step 2 - Create embeddings and save to vector store        logger.info("Creating Embeddings...");        VectorStore vectorStore = new InMemoryVectorStore(embeddingClient);        vectorStore.add(documents);        logger.info("Embeddings created.");        // Step 3 retrieve related documents to query        VectorStoreRetriever vectorStoreRetriever = new VectorStoreRetriever(vectorStore);        logger.info("Retrieving relevant documents");        List<Document> similarDocuments = vectorStoreRetriever.retrieve(message);        logger.info(String.format("Found %s relevant documents.", similarDocuments.size()));        // Step 4 Embed documents into SystemMessage with the `system-qa.st` prompt template        Message systemMessage = getSystemMessage(similarDocuments);        UserMessage userMessage = new UserMessage(message);        // Step 4 - Ask the AI model        logger.info("Asking AI model to reply to question.");        Prompt prompt = new Prompt(List.of(systemMessage, userMessage));        logger.info(prompt.toString());        AiResponse response = aiClient.generate(prompt);        logger.info("AI responded.");        logger.info(response.getGeneration().toString());        return response.getGeneration();    }    private Message getSystemMessage(List<Document> similarDocuments) {        String documents = similarDocuments.stream().map(entry -> entry.getContent()).collect(Collectors.joining("\n"));        SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemBikePrompt);        Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(Map.of("documents", documents));        return systemMessage;    }}

案例三：Function Calling Agent 应用开发

Spring AI Function Calling 函数调用工作流程如下图所示：包含了 Prompt 提示词、大模型、业务服务 API、回调、大模型响应等核心模块。

—2—什么是 Spring Cloud Alibaba AI？

Spring Cloud Alibaba AI 目前已经顺利融合了 Spring AI 框架的 0.8.1版本接口，并实现了与“通义”高级模型系列的顺畅连接。这种整合是通过阿里云的灵积模型服务实现的，该服务基于“模型即服务”（MaaS）的理念，专注于 AI 领域的多样化模型应用，并通过标准化API，有效地支持模型推理、模型微调等全方位的功能。

在最新的更新中，Spring Cloud Alibaba AI 引入了多种流行的生成模型功能，包括对话生成、文本至图像转换以及文本到语音转换等多种应用场景，极大地扩展了开发者的工具集。利用这个框架，开发者可以轻松创建基于“通义”模型的交互式聊天机器人、创意图像生成器以及语音合成应用。此外，框架还内置了 OutputParser、Prompt Template、Stuff 等便捷组件，进一步简化了开发过程，增强了AI应用开发的效率和灵活性。

以下是当前官方提供的 Spring Cloud Alibaba AI 应用开发示例：

聊天对话应用
文生图应用
文生语音应用
模型输出解析 OutputParser（实现从 String 到自动 POJO 映射）
使用 Prompt Template
让 AI 模型接入外部数据（Prompt Stuff）

—3—体验第一个Spring AI应用开发

本项目演示如何使用 spring-cloud-starter-alibaba-ai 完成一个在线聊天 AI 应用，底层使用通义千问提供的模型服务。

第一、开发聊天对话应用

1、在项目 pom.xml 中加入 2023.0.1.0 版本 Spring Cloud Alibaba 依赖：

2、在 application.yml 配置文件中加入以下配置：

3、编写聊天服务实现类，由 Spring AI 自动注入 ChatClient、StreamingChatClient，ChatClient 屏蔽底层通义大模型交互细节。

4、提供具体聊天逻辑实现

5、编写 Spring 入口类并启动应用

至此，您已经顺利完成了最基础的聊天AI应用开发，其过程与标准的Spring Boot应用开发流程完全相同！

第二、验证应用效果

启动应用后，可通过如下两种方式验证应用效果。

1、方式一

浏览器地址栏输入：http://localhost:8080/ai/example

返回如下响应：

{

"Tell me a joke": "Sure, here's a classic one for you:\n\nWhy was the math book sad?\n\nBecause it had too many problems.\n\nI hope that made you smile! If you're looking for more, just let me know."

}

2、方式二

进入 resources/static 目录下，使用浏览器打开 index.html 文件，输入问题，即可获得输出响应（确保 api-key 有效）：

第三、申请通义API-KEY

为了确保示例能够顺利连接到通义大型模型，您需要在阿里云上启用DashScope灵积模型服务，并申请一个有效的API-KEY，随后将其更新至应用程序的配置文件中。详细的操作指南可以在以下文档中找到：https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/activate-dashscope-and-create-an-api-key。

—4—未来规划

在当前版本的 Spring Cloud Alibaba AI 中，已经实现了对几种主流生成式模型的适配，涵盖了对话生成、文本生成图像、文本生成语音等功能。在后续的版本更新中，我们计划继续增加对 VectorStore、Embedding、ETL Pipeline等功能的适配，进一步简化 RAG 等 AI 应用开发场景的复杂性。

为了帮助同学们彻底掌握 AI 大模型 Agent 智能体、知识库、向量数据库、 RAG、微调私有大模型的应用开发、部署、生产化。

Spring AI + Ollama 快速构建大模型应用程序（含源码）

—*1—***Spring AI 开发框架介绍

Spring AI 借鉴了 LangChain（Python）的灵感，后者支持与 AI 和多种 LLM 集成。目前 Spring AI 提供了多种大模型和向量数据库供您选择。可以登录官网（https://spring.io/projects/spring-ai）查看 Spring AI 的更详细文档。

今天的 Spring AI 项目中会使用到 Vaadin，Vaadin 是一个基于 Java 和 Kotlin 的 Web 应用开发框架。

*—2—*****开始构建大模型应用项目 ****

第一、需求

开发一款能够汇总股票市场周报的工具。

第二、项目效果

项目效果如下：

第三、架构设计

整体架构设计如下分为3个步骤：

设置 RAG
使用 Vaadin 设计 UI 界面
创建业务流程

步骤一、设置 RAG 检索增强生成

在该项目中，我利用 Apache Tika 来解析位于 /resources 目录中的 PDF 文件。

在大模型应用程序启动过程中，系统会开始读取 PDF 文件，并将数据 Embedding 后存储到向量数据库中。

RAG 将检索增强的前后端进行了分离，如下图所示：

步骤二、使用 Vaadin 的 UI

这是一个简易的消息输入界面，用于接收提示信息（尝试构建一个类似 ChatGPT 的用户界面，但采用的是 Vaadin 框架）。

步骤三、创建业务流程

最后但同样重要的一步是，我们将构建一个服务来与大模型进行通信。这包括添加系统提示词，我们将使用 HashMap 进行值的替换，接着利用 SystemPromptTemplate 生成消息，最后将其发送给大语言模型 (LLM)。

第四、项目集成

首先，我们在本地进行手动测试 Ollama。

spring:  ai:    ollama:      base-url: ${AI_OLLAMA_BASE_URL:<http://localhost:11434>}      chat:        options:          model: llama3:8b

第五、项目完整代码

项目完整开源代码 Github 地址：

https://github.com/qianniucity/financial-weekly

标签：人工智能 spring python

本文转载自: https://blog.csdn.net/Rookie_CEO/article/details/140538079
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